显著性水平怎么理解
显著性水平（α）在统计学中是一个关键概念，它表示在假设检验中拒绝原假设（null hypothesis）时可能犯的第一类错误（type I error）的概率。简单来说，显著性水平是在进行统计推断时，我们愿意接受的最大错误概率，即我们认为结果具有统计显著性的最小可信度。
以下是显著性水平的几个要点：
1. 定义 ：显著性水平通常用希腊字母α表示，取值范围是0到1。
2. 作用 ：它用于判断检验结果是否可靠，以及是否可以拒绝原假设。
3. 设定 ：在假设检验中，显著性水平通常设定为0.05或0.01，这意味着如果P值（概率值）小于或等于0.05或0.01，我们通常拒绝原假设，认为结果具有统计显著性。
4. 置信度 ：1-α表示置信度或置信水平，它反映了区间估计的可靠性。例如，α=0.05时，置信度为95%，α=0.01时，置信度为99%。
5. 决策 ：显著性水平帮助我们决定是否接受或拒绝原假设，是统计推断中的一个重要风险指标。
显著性水平的选择取决于研究目的和对结论准确性的要求。选择较低显著性水平可以提高检验的严格性，但可能会增加第一类错误的风险；选择较高显著性水平可以减少第一类错误的风险，但可能会增加接受错误原假设的第二类错误（type II error）的风险。
